여러 값을 기반으로 Pandas DataFrame을 부분 집합하는 방법은 무엇입니까?

여러 값을 기반으로 Pandas DataFrame 하위 설정

Pandas에서는 다음 예에서 볼 수 있듯이 특정 값을 기반으로 DataFrame을 하위 설정하는 것이 간단합니다.

import pandas as pd

# Dataframe initialization
df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})

# Subset based on a single value
x = df[df['A'] == 3]

그러나 값 목록과 일치하는 행을 선택할 때 문제가 발생합니다. 다음 사용 사례를 고려하십시오.

# List of values to filter on
list_of_values = [3, 6]

# Subset attempt (incorrect syntax)
y = df[df['A'] in list_of_values]

Pandas에서는 여러 값을 기반으로 하위 집합을 지정하기 위해 약간 다른 구문이 필요하므로 이 구문에서는 오류가 발생합니다.

해결책: isin() 사용 메서드

값 목록을 기반으로 DataFrame을 부분 집합으로 만드는 올바른 방법은 isin() 메서드를 사용하는 것입니다. 수정된 코드는 다음과 같습니다.

y = df[df['A'].isin(list_of_values)]

출력:

     A  B
1    6  2
2    3  3

isin() 메서드는 값 목록 또는 배열을 입력으로 사용하고 지정된 열이 일치하는 행이 포함된 DataFrame을 반환합니다. 입력의 모든 값.

선택 역순

열 값이 일치하지 않는 행을 선택하려면 제공된 목록에서 isin()과 함께 ~ 연산자를 사용할 수 있습니다. 예:

# Inverse subset
z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]

출력:

   A  B
0  5  1
3  4  5

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